盲源分离中AMUSE算法的分离效果试验研究

目前,盲源分离技术广泛应用于电子信号处理领域,但盲源分离中各算法的分离效果具有较大差异.对此,本文以盲源分离理论中的AMUSE算法为研究对象,通过MATLAB生成的周期性函数信号和随机收集的4种语音信号进行仿真试验,并选取相似系数作为AMUSE算法的评价准则.试验结果以及评价准则表明,AMUSE算法对信号的分离效果出色...     

基于信息理论准则的盲源分离方法

根据统计独立的假设,利用概率密度函数的Ｅｄｇｅｗｏｒｔｈ展开,得出了基于互信息最小化的目标函数,该函数具有明确的物理意义,它的最小化可以使输出相互独立,仿真实验结果表明所提出的方法可较好地用于盲源分离问题。     

基于小波和Curvelet变换联合去噪的含噪盲源分离

独立分量分析(ICA)是一种仅依据信号间的统计独立的性质,对多路观测到的信号进行盲源分离的方法.现有的独立分量分析算法大都假设在无噪声情况或噪声很小可以忽略不计的情况,而在强噪声背景下,这些算法都无法获得理想的分离效果.在含噪信号盲源分离一般模型的基础上,提出了一种小波和Curvelet变换联合去噪的含噪信号盲分离算法.通过对高斯噪声背景下的混合图像的仿真研究,表明该方法能有效的提高图像的信噪比,减轻了噪声对经典ICA算法分离性能的影响,很好的实现了含噪混合图像的分离.     

采用自适应核函数的空间时频分布盲源分离

基于空间时频分布的盲源分离算法可以用来分离具有不同时频分布的信号.时频分布的交叉项影响着盲分离的性能,而不同的时频分布对交叉项的抑制效果也不同.目前的盲源分离算法多是基于固定核的时频分布,而自适应核函数对交叉项的抑制能力要优于固定核的时频分布.提出采用自适应核函数时频分布的盲源分离算法,这种算法具有比较强的抑制交叉项能力和抗噪声能力.仿真表明,无论是在有噪声还是无噪声的情况下,这种算法的盲分离性能均优于采用Cohen类时频分布的盲源分离算法.     

线性混迭信号中独立源的盲提取

基于源信号统计独立的假设,提出一种基于四阶累积量的分离判据,由此得出一种可以顺序逐个盲提取独立源信号的ICA算法,算法中利用去冗余技术剔除先前已经提取的信号.计算机仿真结果表明算法的性能良好.     

基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化

针对盲分离初始化问题提出一种基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化方法. 该方法充分利用信号Curvelet变换的稀疏特性,选取稀疏性最好的高频系数组,采用聚类方法估计聚轴中心,寻求混合矩阵估计值,实现对盲分离学习算法的初始化. 实验结果表明,该初始化方法能避免盲分离算法在收敛时陷入局部最小,加快收敛,并提高分离精度.     

一种基于稳定分布模型的非线性盲分离算法

在α稳定分布模型基础上提出一种非线性的盲分离算法,采用后非线性模型(PNL)几何线性化算法将输入信号线性化,然后用基于最小分散系数与旋转变换(MDC-RT)准则的神经网络算法实现信号盲分离。仿真实验证明该算法具有良好的分离特性以及较高的实际意义。     

非高斯噪声中Turbo码的性能改进研究

对Turbo码在非高斯脉冲型噪声下性能的损失进行了研究,提出了一种新的基于幅度统计特性服从ClassA噪声模型的修正译码算法.该算法修正传统MAP算法的外部信息和信道信息计算公式,使之适应非高斯的ClassA脉冲噪声环境,从而改进了译码性能,计算机仿真证明新的译码算法在Class A噪声环境中比传统MAP算法具有更好的性能.     

基于二次模糊相关性的单通道置换图像盲分离

关键词：中图分类号：文章编号：针对模糊处理后的置换图像,提出一种基于二次模糊相关性的单通道盲分离方法. 该方法通过对置换图像进行二次模糊,估计二次模糊前后对应子块的相关系数来构造一个映射空间,利用映射空间内参数的不同分类完成置换混合矩阵的估计,从而实现置换源图像子块的分离. 实验表明,该方法对经历不同模糊处理的置换图像均能达到较高的检测正确率,同时,算法对高斯噪声和有损JPEG压缩都具有较好的鲁棒性.     

改进EM算法的CDMA盲多用户检测

对基于期望值最大化的统计盲多用户检测方法进行改进.针对期望值最大化(expectation maximization,EM)算法的高复杂度及性能欠佳的缺点,在进行最大似然估计时先考虑用户所受的多址干扰及噪声,修改最大似然估计函数,并加以分解简化,提出一种改进的EM算法实现CDMA盲多用户检测,并进行了实验仿真.实验结果表明,改进方法提高了系统的抗干扰性能,且降低了算法复杂度.     

利用粒子滤波与支持向量机的数字混合信号单通道盲分离

针对基于粒子滤波盲分离算法运算复杂度高的问题,将支持向量机理论引入到粒子滤波算法中,提出一种数字调制混合信号单通道盲分离算法. 确定了算法中粒子权值更新方法,并给出了参数与符号序列的后验概率密度估计. 从后验概率密度估计的统计特性和运算复杂度两个方面详细分析了算法的性能,并从理论上证明该文给出的后验概率密度估计能很好地逼近真实后验概率密度. 理论分析与仿真结果均表明,与基于粒子滤波的盲分离算法相比,算法在误码率性能相当的情况下,有效缩短了运算时间.     

含受控源二端网络的等效与分析

应用等效变换的方法,把含受控源二端网络等效为不含受控源二端网络.主要对电流控制电压源的含受控源二端网络进行了分析求解,通过解直流稳态电路、暂态过程、正弦稳态电路,可以提高学生对含受控源二端网络的电路分析能力.